利用ChatGPT分析数据的六种方法对于数据分析员来说

2024-06-30 17:40:46 [百科] 来源：避面尹邢网

利用ChatGPT分析数据的利用六种方法

译文作者：布加迪 2023-09-06 08:00:00人工智能数据分析想提升您的数据分析技能吗？本文介绍了几个巧妙的方法，可以将ChatGPT用作数据分析工具包中的分法一款强大工具。

译者 | 布加迪

审校 | 重楼

利用ChatGPT分析数据的六种方法对于数据分析员来说

在过去的析数几个月里，发布的种方人工智能工具数量日益增多。ChatGPT就是利用这样一款功能强大的工具，它是分法一种高级大语言模型（LLM），能够理解并进行类似人类的析数文本对话。

利用ChatGPT分析数据的六种方法对于数据分析员来说

虽然ChatGPT已被证明可以生成会话文本，种方但它对各行各业的利用人都大有助益。对于数据分析员来说，分法ChatGPT可以用来增强分析能力和处理复杂的析数数据挑战。不妨看看数据分析员在日常工作中使用ChatGPT提高工作效率的种方几个方法。

利用ChatGPT分析数据的六种方法对于数据分析员来说

1. 完善某项任务方面的利用想法

数据分析员可以利用ChatGPT的功能对任务或案例研究进行改进和头脑风暴。由于ChatGPT可以生成会话文本，分法因此您可以使用它并通过提问来探究不同的析数观点。

假设您想编写一个脚本来实现业务流程的自动化。您可以向ChatGPT询问如何开始入手。您只需通过聊天馈入提示，然后等待响应。您可以针对回答提出进一步的问题或另外的观点。

案例研究：我有一个商业问题。我想在Excel中创建一个仪表板来细分和跟踪客户行为。我目前经营一家咖啡店，有几个顾客通过我的电子商务网站下订单。

我应该向我的客户收集哪些信息？我应该衡量哪些关键绩效指标？我应该使用哪种工具和哪种类型的可视化？另外，您会建议我在用户细分中加入什么样的队列分析？

2. 修复错误和排除故障

作为数据分析员，您在日常工作中会遇到代码、公式或脚本中的错误。与ChatGPT的对话可以提供调试策略、新的视角，甚至修复错误的代码方案。

如果您提供提示和错误消息，ChatGPT就可以解释您的代码抛出问题的原因。

我的提示：我希望这个DAX公式根据我过滤器上选择的日期返回一个值。考虑年和月。但是，下面的公式返回了错误。

Customer Espresso and Cappuccino= CALCULATE( SUM('Sales Data'[Amount]), ,  KEEPFILTERS( 'Sales Data'[Product Type] ="Espresso" and 'Sales Data'[Product Type] ="Cappuccino")

3.解读数据和解释复杂的代码

在试图理解一段长而复杂的代码时，ChatGPT被证明有所帮助。要在这些情况下理解代码，复制并粘贴您试图理解的代码，并说“解释这段代码”来请求响应。

4. 编写、编辑和生成代码、公式和语法

ChatGPT同样可以用来解释复杂的编码。您可以请求它为您创建代码或语法。

案例研究：您有一个带for循环的Python if语句。当前代码只检查myList的长度是否恰好为3，如果语句为真，则循环遍历它。否则，它执行else语句并输出myList2中的每一项。然而，您希望将其修改为打印输出仅有四个字母的任一列表中的所有项。

我的提示：您是否可以修改这段Python代码，打印输出仅有四个字母的任一列表中的所有项：

myList = ['Python', 'MUO', 'Hello']myList2 = ["Fish", "Gold", "Bag"]if len(myList) == 3: for items in myList:  print(items)else: for items2 in myList2:  print(items2)

5. 学习新技能

我们之前发过一篇文章，介绍如何在Google Sheets中添加静态日期和时间。您可以使用ChatGPT了解关于这个话题的更多信息，或者了解如何在不同的应用程序中做类似的事情。比如说，如何在Tableau中添加静态日期和时间。

通过编写提示，您可以了解新的特性和技能，或者了解如何使用您常用的分析工具中的特定功能。

6. 为代码编写文档

带有注释的代码更容易阅读。但您得承认，所有人都觉得这个过程无聊乏味。ChatGPT可以毫不费力地执行这项任务，并具有很高的准确性和效率。

向它提出一个问题，它将为您提供注释完整的代码，您可以复制和粘贴代码。

我的提示：您可以为该SQL代码添加注释：

SELECT e.employee_id AS "Employee #" , e.first_name || ' ' || e.last_name AS "Name" , e.email AS "Email" , e.phone_number AS "Phone" , TO_CHAR(e.hire_date, 'MM/DD/YYYY') AS "Hire Date" , TO_CHAR(e.salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') AS "Salary" , e.commission_pct AS "Comission %" , 'works as ' || j.job_title || ' in ' || d.department_name || ' department (manager: ' || dm.first_name || ' ' || dm.last_name || ') and immediate supervisor: ' || m.first_name || ' ' || m.last_name AS "Current Job" , TO_CHAR(j.min_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') || ' - ' || TO_CHAR(j.max_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') AS "Current Salary" , l.street_address || ', ' || l.postal_code || ', ' || l.city || ', ' || l.state_province || ', ' || c.country_name || ' (' || r.region_name || ')' AS "Location" , jh.job_id AS "History Job ID" , 'worked from ' || TO_CHAR(jh.start_date, 'MM/DD/YYYY') || ' to ' || TO_CHAR(jh.end_date, 'MM/DD/YYYY') || ' as ' || jj.job_title || ' in ' || dd.department_name || ' department' AS "History Job Title"FROM employees e-- to get title of current job_id JOIN jobs j  ON e.job_id = j.job_id-- to get name of current manager_id LEFT JOIN employees m  ON e.manager_id = m.employee_id-- to get name of current department_id LEFT JOIN departments d  ON d.department_id = e.department_id-- to get name of manager of current department-- (not equal to current manager and can be equal to the employee itself) LEFT JOIN employees dm  ON d.manager_id = dm.employee_id-- to get name of location LEFT JOIN locations l ON d.location_id = l.location_id LEFT JOIN countries c ON l.country_id = c.country_id LEFT JOIN regions r ON c.region_id = r.region_id-- to get job history of employee LEFT JOIN job_history jh ON e.employee_id = jh.employee_id-- to get title of job history job_id LEFT JOIN jobs jj ON jj.job_id = jh.job_id-- to get namee of department from job history LEFT JOIN departments dd ON dd.department_id = jh.department_idORDER BY e.employee_id;